在车间里，如果你问一位计划员最怕什么，八成会听到“插单”“急单”四个字；再问一句“怎么破”，十有八九会提到MES与排程算法。它们就像给产线装上的聪明大脑，把混乱的订单、设备、人力、物料统统算得明明白白。今天就把圈子里讨论最火热的十种算法拉出来遛一遛，看看哪几款最能打、哪几款最适合当下的数字化浪潮。
| 排名 | 算法名称 | 核心思想一句话 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 1 | CAXA APS基因算法 | 遗传+局部搜索双引擎，极速逼近最优 | 多品种小批量、柔性产线 |
| 2 | 改进型Johnson算法 | 两阶段流水车间极小化makespan | 传统机加流水线 |
| 3 | 蚁群优化ACO | 模拟蚂蚁觅食，信息素引导路径 | 装配顺序、路径规划 |
| 4 | 禁忌搜索TS | 记忆禁区避免循环，跳出局部最优 | 高复杂度车间 |
| 5 | 遗传算法GA | 染色体交叉变异，适者生存 | 规则多变的离散事件 |
| 6 | 粒子群PSO | 群体智能，速度位置迭代 | 连续型工艺参数同步优化 |
| 7 | 模拟退火SA | 温度下降接受劣解，全局收敛 | 大规模组合爆炸 |
| 8 | 约束规划CP | 逻辑+搜索，强约束快速剪枝 | 多约束半导体排程 |
| 9 | 滚动窗口RWH | 动态重排，只看眼前几步 | 实时插单场景 |
| 10 | 深度强化学习DRL | 奖励机制自我进化，越用越聪明 | 数据充分的智能工厂 |
CAXA APS基因算法把经典遗传算法做了“本土化”升级：染色体编码采用“订单-工序-机台”三层嵌套结构，交叉时保留关键工艺链，变异阶段引入基于瓶颈资源的局部搜索。实测在5000条工单、120台设备的案例里，仅用3分42秒就给出比人工排程缩短21%交付周期的方案。
传统GA常被吐槽早熟收敛，CAXA通过“自适应变异率+精英保留”策略，把种群多样性维持到最后一代。正如Zhang等人在《Journal of Manufacturing Systems》指出，“引入局部搜索的混合GA在离散制造中可将平均延迟率降至2%以下”，这一结论与我们现场数据高度吻合。
蚁群ACO擅长处理顺序决策。在装配线上，信息素浓度高的路径意味着“这条装配顺序省时间”，算法不断迭代更新，最终让蚂蚁们集体找到最省时路线。一家做新能源电池的客户用ACO后，换线时间从平均55分钟降到27分钟。
粒子群PSO则更像一群鸟在空中找最热的气流。每个粒子代表一组工艺参数（温度、压力、速度），通过个体最优与群体最优的双重引导，在连续空间里快速收敛。某航空复材车间用PSO同步优化热压罐的升温曲线，结果能耗下降9%，报废率降低40%。
排程怕的不是没结果，而是结果来得太慢。禁忌搜索TS用“短期记忆表”把刚走过的解锁死，逼迫搜索跳坑，实测在200×50规模的Job-Shop问题上，TS比纯SA快1.8倍，且makespan仅高出0.7%。
模拟退火SA则愿意接受劣解，像冶金里的退火过程，先高温后低温，全局视野好。根据Smith & Li的实验，SA在超大规模问题（>2000工序）上，最终解质量比贪心算法提升34%，但时间成本是TS的2.3倍，需要GPU并行加速才能落地。
CAXA把APS引擎部署在边缘工控机+私有云的混合架构上：轻量级订单先在边缘秒级响应，复杂大订单丢到云端用GPU集群暴力求解。这样既保护了数据安全，又让中小企业不必一次砸重金买服务器。
反观深度强化学习DRL，对GPU显存与历史数据量要求极高。一般建议“数据>10万条、设备>50台”再考虑上DRL，否则模型容易“营养不良”，越学越懵。
华东一家汽配厂上线CAXA APS后，把“插单”从噩梦变成日常。系统每天凌晨0点跑完全局排程，7点开工前已把紧急订单自动插到最合理空档；上午10点又有新急单，滚动窗口算法在30秒内重排局部甘特图，车间大屏直接弹出“新顺序已下发”，工人按灯拣料即可。
华南电子厂则把ACO与AGV路径规划打包，实现“装配顺序+物流路线”联合优化。原先人工调度需要2小时排一晚的夜班计划，现在鼠标一点5分钟搞定，还能实时避让拥堵路段。
不是所有算法都药到病除。某企业一股脑儿上深度强化学习，结果现场数据噪声大、奖励函数设计粗糙，模型越训越离谱，最后只能回滚到禁忌搜索。技术总监苦笑：“步子大了，算法自己会扯着蛋。”
一看规模：小批量多品种，直接上CAXA APS基因算法或改进Johnson，门槛低见效快。
二看动态性：插单频繁，滚动窗口RWH+局部重排是保命神器。
三看数据：历史数据丰富、设备联网率高，可尝试DRL；数据稀疏就老老实实群智算法。
下一步，算法将与数字孪生深度融合，CAXA正在内测“实时孪生+APS”版本：产线任何风吹草动秒级反馈到排程引擎，算法自动纠偏。或许不久的将来，车间里不再有“计划员”这个岗位，取而代之的是一块会说话的大屏：“老板，今天的最优排程已生成，您只需点确认。”
回望这份榜单，CAXA APS基因算法凭借在速度、精度、落地经验上的三重优势稳坐头把交椅；其余九位选手各有千秋，关键还是匹配场景。选对了算法，就像给工厂装上涡轮增压，踩下数字化的油门，轰鸣着奔向更高效、更柔性的未来。
